時間序列特性分析教材-文庫吧
2025-02-22 18:36 本頁面
【正文】 動平均過程。（平穩(wěn)序列）平穩(wěn)序列自相關(guān)圖 1rkrkrEViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 2. 1. 時序的隨機性 ? 如果一個時間序列是純隨機序列，意味著序列沒有任何規(guī)律性，序列諸項之間不相關(guān)，即序列為白噪聲序列，其自相關(guān)系數(shù)應(yīng)該與 0沒有顯著差異。 ? 判斷一個時間序列是否是純隨機序列最直觀的方法是利用自相關(guān)分析圖。 ? 自相關(guān)分析圖中給出了顯著水平 ，自相關(guān)系數(shù)落入置信區(qū)間內(nèi)表示與 0無顯著差異。如果幾乎所有自相關(guān)系數(shù)都落入隨機區(qū)間，可認(rèn)為序列是純隨機的。 ? 如：“上證綜指收益指數(shù)” EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 . 時序的平穩(wěn)性 ? 平穩(wěn)時間序列的各觀測值圍繞其均值上下波動，且該均值與時間 t無關(guān)，振幅變化不劇烈。 平穩(wěn)序列折線圖 ? 序列的平穩(wěn)性可以用自相關(guān)分析圖判斷：如果序列的自相關(guān)系數(shù)很快地（滯后階數(shù) k大于 2或 3時）趨于 0，即落入隨機區(qū)間，時序是平穩(wěn)的，反之非平穩(wěn)。 ? 常見的時間序列多具有某種趨勢，但很多序列通過差分可以平穩(wěn)。如果原序列非平穩(wěn)，經(jīng)過 d階逐期差分后平穩(wěn)。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 ? 判斷時間序列的趨勢是否消除，只需要考察經(jīng)過 d階差分后序列的自相關(guān)分析圖，自相關(guān)系數(shù)是否具有平穩(wěn)序列的性質(zhì)，即很快趨于 0。 ? 差分方法的缺點：雖然能消除某些序列的趨勢而易于建模，但同時也消除了原序列的長期特征，會丟失某些信息。因此，實際的經(jīng)濟時間序列差分階數(shù) d一般不超過 2。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 總結(jié) ? 純隨機序列的自相關(guān)：多用于模型殘差，以評價模型的優(yōu)劣。 ? 平穩(wěn)序列的自相關(guān)： ARMA模型 ? 非平穩(wěn)序列的自相關(guān) EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 操作練習(xí) 2 1. 打開工作文件“中國居民總量消費支出與收入”。 2. 繪制序列“ GDP”的相關(guān)圖，對其時間序列特性進行分析。最大滯后階數(shù)為 12。 3. 如何得到序列“ GDP”的平穩(wěn)序列？ EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 知識點回顧 ? 請打開工作文件“家庭收入與支出”。 ? 請說明序列“ CS”的時序列特性。 ? 如何得到一個穩(wěn)定的 CS序列？ EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 . 時序的季節(jié)性 ? 時間序列的季節(jié)性是指在某一固定的時間間隔上，序列重復(fù)出現(xiàn)某種特性，如地區(qū)降雨量、旅游收入和空調(diào)銷售額等。 ? 判斷時間序列季節(jié)性的標(biāo)準(zhǔn)： 月度數(shù)據(jù)：考察 k=12,24,36， … 時的自相關(guān)系數(shù)是否與0有顯著差異 季度數(shù)據(jù)：考察 k=4,8,12， … 時的自相關(guān)系數(shù)是否與 0有顯著差異。 ? 若自相關(guān)系數(shù)與 0無顯著不同，說明各年中同一月 (季 )不相關(guān)，序列不存在季節(jié)性；反之，則存在季節(jié)性。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 季節(jié)性調(diào)整例：“民航客運量” ? 序列 X的折線圖：總體上升趨勢 ? 相關(guān)圖（原序列，最大滯后期 24）：自相關(guān)系數(shù)沒有很快趨于 0，說明序列是非平穩(wěn)序列。 ? 差分：生成序列 dx，滿足 dx=xx(1) ? 繪制序列“ dx”的相關(guān)圖：季節(jié)性 ? 季節(jié)差分消除序列季節(jié)性，差分步長應(yīng)與季節(jié)周期一致。生成序列 ddx，滿足 ddx=dxdx（ 12） ? 繪制序列 ddx的自相關(guān)圖：季節(jié)性基本消除。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 操作練習(xí) 3 ? 打開工作文件“某地區(qū)氣溫和絕對濕度月平均值” ? 檢驗并消除序列 H的季節(jié)性。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 3. 單位根檢驗 單位根檢驗（ Unit Root Test）主要用來判定時間序列的平穩(wěn)性。 如果一個時間序列的均值或者協(xié)方差函數(shù)隨時間變化而改變，那么這個序列就是不平穩(wěn)的時間序列。如果該時間序列經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱該序列為一階單整序列，記作 I(1)；如果是經(jīng)過 d次差分后才平穩(wěn)，則稱為 d階單整序列，記作 I(d)。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 ? 單位根檢驗（ Unit Root Test）主要用來判定時間序列的平穩(wěn)性。 ? 如果一個時間序列的均值或者協(xié)方差函數(shù)隨時間變化而改變，那么這個序列就是不平穩(wěn)的時間序列。 ? 如果該時間序列經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱該序列為一階單整序列，記作 I(1)；如果是經(jīng)過 d次差分后才平穩(wěn)，則稱為 d階單整序列，記作 I(d)。其中 d表示單整階數(shù)，是序列包含的單位根個數(shù)。 ? 自相關(guān)分析圖可以判斷時間序列的平穩(wěn)性，這種方法比較粗略，單位根檢驗是檢驗時序平穩(wěn)性的一種正式的方法。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 選擇工具欄中的 “ View”|“Unit Root Test”選項，會彈出如下圖所示的對話框。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 6種單位根檢驗的方法，有 ?“ Augmented Dickey–Fuller”(ADF)檢驗法， ?“ Dickey–Fuller GLS (ERS)”（ DF）檢驗法， ?“ Phillips–Perron”（ PP）檢驗法， ?“ Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin”(KPSS)檢驗法， ?“ Elliott–Rothenberg–Stock Point–Optimal”(ERS)檢驗法 , ? “Ng–Perron”(NP)檢驗法。 26 其中 a 是常數(shù) ， ? t 是線性趨勢函數(shù) ， ut ～ . N (0, ? 2) 。 ttt uyy ?? ? 1?ttt u
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